伴隨IoT和AI等技術發展,業者間被期待能合作透過資料創造新的附加價值及解決社會問題,惟在缺乏相關契約實務經驗的狀況下,如何締結契約成為應首要處理的課題。
針對上述狀況,日本經濟產業省於2017年5月公布「資料利用權限契約指引1.0版」(データの利用権限に関する契約ガイドラインVer1.0),隨後又設置AI、資料契約指引檢討會(AI・データ契約ガイドライン検討会),展開後續修正檢討,在追加整理資料利用契約類型、AI開發利用之權利關係及責任關係等內容後,公布「AI、資料利用契約指引草案」(AI・データの利用に関する契約ガイドライン(案)),於2018年4月27日至5月26日間公開募集意見,並於2018年6月15日正式公布「AI、資料利用契約指引」(「AI・データの利用に関する契約ガイドライン)。
「AI、資料利用契約指引」分為資料篇與AI篇。資料篇整理資料契約類型,將資料契約分為「資料提供型」、「資料創造型」和「資料共用型(平台型)」,說明個別契約架構及主要的法律問題,並提示契約條項及訂定各條項時應考慮的要點,希望能達成促進資料有效運用之目的。
AI篇說明AI技術特性和基本概念,將AI開發契約依照開發流程分為(1)評估(assessment)階段;(2)概念驗證(Proof of Concept, PoC)階段;(3)開發階段;(4)進階學習階段,並針對各階段契約方式和締結契約時應考慮的要點進行說明,希望達成促進AI開發利用之目的。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國眾議院已於本週(2007.05.23)口頭表決通過「反間諜程式法草案」,未來將有待於參議院表決通過後,公佈施行該法。 間諜程式通常是指涉收集電腦使用者資訊的惡意軟體,該惡意軟體通常係安裝免費軟體中不知名的某個套件,或者是隱含在所下載網路遊戲程式中、不請自來的廣告頁面或者電腦中毒所導致。其危險之處即在於,該惡意軟體將使電腦使用者的使用者帳號、密碼以及個人金融帳目細節等等個人資料傳遞出去,以詐欺該使用者。 由於該法案要求程式開發商於使用者下載此類程式前,需要提醒使用者以及獲得他們的同意,因此,軟體產業非常反對該項規範。 據了解,美國眾議院已於2004年及2005年以壓倒性的勝利表決通過「反間諜軟體法案」,惟當時該法案並無法獲得參議院的青睞,而慘遭否決。
美國FCC公布低功率電視強制數位轉換時程美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission)於2011年7月15日公布第二份報告與命令(Second Report and Order),針對低功率電視(low power television, 簡稱LPTV)數位轉換時程進行規範,並預訂於2015年9月1日強制關閉低功率類比電視訊號的放送。 美國國會已於2009年6月12日強制關閉類比電視訊號的放送,但此規定僅適用於全功率電視台,並未及於低功率電視。所謂的低功率電視,為FCC於1984年針對在地性質的、小型的社區電視服務所創設的類型;這些社區有可能地處鄉野,但也有可能為大都會區內的個別社區。 FCC在這份命令中同時要求現行使用700Mhz頻段(channels 52-69)的類比與數位低功率電視台應在2011年9月1日前提交轉換規劃(displacement applications),並於2011年12月31日停止使用700Mhz頻段。
美國ULC公布統一虛擬貨幣事業監管規範建議,提供各州虛擬貨幣管制立法架構參考2017年美國統一法律委員會(Uniform Law Commission, ULC)於2017年9月公布「統一虛擬貨幣事業監管法」(Uniform Regulation of Virtual Currency Business Act, 以下簡稱VCBA)全文、總說明以及利害關係人意見,對於虛擬貨幣(virtual currency)提供管制架構,囊括虛擬貨幣定義和適用範圍、營業執照要求、跨州互惠原則、消費者保護、網路安全、反洗錢和對進行虛擬貨幣商業活動者之監管等重要問題,作為各州相關立法參考。迄今美國夏威夷州和內布拉斯加州分別向州議會提案,朝向採用VCBA作為該州虛擬貨幣管制參考規範之方向討論。
日本經濟產業省利用巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)技術,應用民營企業相關資訊,開發和測試新經濟指標,分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向,對巨量資料等新資料之利用期待越來越高,政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法,針對統計技術進行改革,。 新開發之指標有:1.SNS×AI商業信心指數(SNS×AI景況感指数):乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章,並進行情緒(正/負)評估計算指數,期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數(SNS×AI鉱工業生産予測指数):利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件,結合「開放數據」之統計等技術,並利用人工智慧「機械學習」之手法,來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統(POS,point-of-sale)家電量販店銷售趨勢指標(POS家電量販店動向指標):透過收集具有銷售點資訊管理系統(POS)的家用電子大型專賣店的銷售資料,期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數,如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等,其調查週期、公布頻率等,既存指數每月調查公布,新指數則進步至每日調查或每週公布等,在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站,以實驗性質公佈上述經濟指標,並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。